先进封装技术 - 先进封装通过Chiplet和混合键合提升AI处理器性能，并向低成本硅桥/有机RDL及面板级封装演进 [1][2] - 2.5D封装从硅中介层转向硅桥与有机RDL基板组合，预计2028-2029年转向面板级封装(PLP) [5] - 混合键合通过提高对准精度缩小键合面积，是提升性能的关键 [2][5] CPO技术 - CPO能降低AI数据中心服务器功耗，尤其适用于高带宽场景，但高昂成本和高精度组装是主要挑战 [2][6] - 下一代448Gb SerDes技术可能促进CPO使用，因电信号劣化问题在224Gbps到448Gbps带宽下更显著 [6] - 光纤与波导键合需微米级精度，英特尔/Marvell考虑V槽面内键合，博通/英伟达倾向镜面面外键合 [6] 客户端设备架构 - 客户端设备处理器广泛配备NPU，Chiplet化趋势非绝对，AMD最新GPU回归单片架构 [7] - 苹果Vision Pro的R1处理器采用Chiplet封装，集成两个高带宽定制DRAM芯片 [7] - 半导体制造商根据成本与性能逐产品选择架构，高性能处理器开发需大量资源 [7] 散热解决方案 - AI加速器热密度攀升，传统风冷极限为10W/cm²，两相液冷适用于10-100W/cm²场景 [9][10][11] - 水冷适用于100W/cm²以上，但泵功耗与流量立方成正比，能效低 [9][12] - 3纳米AI GPU热密度达100W/cm²，定制ASIC为70-80W/cm²，两相液冷成最优解 [12] - 莲花铜凹槽效应可将散热提升至700W/cm²以上，代表未来方向 [12]